Fondatorul OpenClaw critică sistemul de raportare a vulnerabilităților GitHub pe măsură ce rapoartele generate de AI inundă sistemul

Peter Steinberger a recurs la X pentru a critica procesul de raportare a vulnerabilităților de securitate al GitHub, numindu-l un „dezastru", după ce a contribuit la transformarea OpenClaw într-unul dintre cele mai rapid crescânde proiecte și unul dintre cele mai apreciate proiecte non-agregatoare de pe platformă.

El a declarat că accesul la rapoartele de vulnerabilitate este restricționat la administratori, făcând dificilă distribuirea în cadrul unei echipe; API-ul este prea limitat pentru ca agenții să citească sau să posteze comentarii în mod autonom; iar sistemul se îneacă în ceea ce el a numit „gunoi generat de AI prin care îmi ia ore întregi să trec."

De ce are această critică o importanță deosebită acum?

Steinberger nu este un pasionat de open-source nemulțumit. El este un fondator cu experiență care a construit produse majore utilizate în întreaga lume, iar cel mai recent, compania la care s-a alăturat face ca explozia sa să merite o analiză atentă.

Steinberger s-a alăturat OpenAI în februarie, OpenClaw fiind spus că va funcționa într-o fundație ca open source pe care OpenAI va continua să îl sprijine.

Pagina de securitate a OpenClaw notează explicit că, având în vedere volumul de descoperiri ale scanerelor generate de AI primite, aceasta necesită rapoarte verificate de la cercetători care au înțeles cu adevărat problemele, o politică care se citește aproape ca o notă de subsol la postarea sa de pe X.

El a navigat prin multiple procese coordonate de divulgare a vulnerabilităților și a urmărit cum raportul zgomot-semnal s-a deteriorat în timp real pe măsură ce instrumentele automate de scanare au proliferat.

OpenAI, pe de altă parte, a dezvăluit recent ceea ce a fost descris intern ca un cercetător de securitate agentic, un sistem alimentat de cele mai recente modele ale sale care se integrează direct cu GitHub, scanează modificările la nivel de commit, validează exploatabilitatea în medii sandbox și atașează patch-uri generate de AI la rapoartele sale.

Produsul este un răspuns aproape perfect la fiecare dintre cele trei plângeri pe care Steinberger le-a exprimat public.

Deși aceasta ar putea fi o coincidență sau o orchestrare, momentul face ca postarea lui Steinberger să fie dificil de ignorat, mai ales având în vedere că nu este un eveniment ciudat în rândul fondatorilor de tehnologie să critice un produs când sunt pe punctul de a lansa o alternativă sau de a face o achiziție.

Când CZ de la Binance a reflectat public despre piețele de predicție, nu a durat mult până când platforma de piață de predicție, Predict.fun, a fost lansată pe BNB, susținută de YZi Labs.

Elon Musk s-a plâns de direcția Twitter înainte de a-l achiziționa. Mai târziu a criticat guvernanța OpenAI și a continuat să fondeze xAI.

Pe scurt, fondatorii de tehnologie tind să nu critice problemele de infrastructură pe care nu intenționează să le rezolve.

Cu toate acestea, merită menționat că marea majoritate a comentariilor de sub tweet-ul lui Steinberger sunt de acord că GitHub trebuie să facă mai mult pentru a reduce „gunoiul de AI."

Va afecta AI modul în care software-ul este construit și utilizat?

Andrew Chen, partener general la Andreessen Horowitz, a publicat o opinie larg circulată pe X, afirmând că generarea de cod AI este pe punctul de a dizolva ultima barieră între logica de afaceri și software-ul real.

El a scris: „Generarea de cod AI înseamnă că orice este în prezent modelat ca o foaie de calcul este mai bine modelat în cod. Obții toate avantajele software-ului – biblioteci, open source, AI, toată complexitatea și expresivitatea."

Foaia de calcul, a scris el, există doar pentru că costul scrierii de cod corespunzător a fost istoric prea mare. Acel cost s-a prăbușit acum. Când un miliard de lucrători din domeniul cunoașterii pot descrie ce vor în engleză simplă și pot primi o aplicație funcțională în schimb, plafonul a ceea ce pot construi persoanele non-tehnice crește cu un ordin de mărime.

Conform lui, „foaia de calcul a fost marele egalizator care a permis persoanelor non-tehnice să construiască lucruri. Generarea de cod AI este *următorul* mare egalizator, dar plafonul este de 100 de ori mai mare. Suntem pe punctul de a vedea ce se întâmplă când un miliard de lucrători din domeniul cunoașterii pot construi software real."

Cu toate acestea, mulți utilizatori X din comentarii nu sunt de acord cu afirmația sa, unul declarând: „foile de calcul vor supraviețui din același motiv pentru care PDF-urile sunt încă omniprezente. Scheumorfismul hârtiei persistă în ciuda a 30 de ani de hipertext. Există ceva ce foaia de calcul 'face' care este distinct de manipularea sau afișarea datelor."

În general, creșterea AI a înregistrat o creștere exponențială. Informațiile din ecosistemul ERC-8004 AI agent arată că peste 81 000 de agenți au fost implementați în ultimele 30 de zile, cu peste 1 670 implementați în ultimele 24 de ore. Aceasta nu include agenții implementați în afara blockchain-ului.

Sistemul de raportare a vulnerabilităților GitHub a fost proiectat pentru o lume în care oamenii raportau erori. Acum funcționează într-o lume în care agenții le raportează, la viteza și în volumul mașinilor, iar conform unor utilizatori, infrastructura pare să se confrunte cu dificultăți în ciuda propriilor capabilități AI.

Postarea lui Steinberger ar putea să nu fie nimic mai mult decât frustrarea unui inginer ocupat. Cu toate acestea, ea sosește exact în momentul în care decalajul dintre acea lume veche și cea nouă devine imposibil de ascuns.

Cele mai strălucite minți crypto citesc deja newsletter-ul nostru. Vrei să te alături? Înscrie-te.